EmboCoach-Bench: Benchmarking AI Agents on Developing Embodied Robots
作者: Zixing Lei, Genjia Liu, Yuanshuo Zhang, Qipeng Liu, Chuan Wen, Shanghang Zhang, Wenzhao Lian, Siheng Chen
分类: cs.AI, cs.RO
发布日期: 2026-01-29
备注: 37 pages, 13 figures
💡 一句话要点
EmboCoach-Bench：评估LLM自主设计具身机器人策略的基准
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 具身智能 自主工程 大型语言模型 强化学习 机器人 策略优化 闭环反馈
📋 核心要点
- 现有具身智能策略开发依赖人工，存在奖励塑造复杂、超参数调整繁琐等问题，限制了扩展性。
- EmboCoach-Bench 提出利用 LLM 智能体自主设计具身策略，通过闭环反馈迭代优化，降低人工干预。
- 实验表明，自主智能体性能超越人工基线 26.5%，且能自纠正工程错误，提升开源模型性能。
📝 摘要（中文）
具身人工智能领域正朝着通用机器人系统快速发展，这得益于高保真模拟和大规模数据收集。然而，这种扩展能力受到人工监督的严重限制，包括复杂的奖励塑造和跨异构后端的超参数调整。受LLM在软件自动化和科学发现方面成功的启发，我们推出了EmboCoach-Bench，这是一个评估LLM智能体自主设计具身策略能力的基准。该框架包含32个专家设计的强化学习和模仿学习任务，并将可执行代码作为通用接口。我们超越了静态生成，评估了一个动态闭环工作流程，其中智能体利用环境反馈来迭代地起草、调试和优化解决方案，包括从物理信息奖励设计到扩散策略等策略架构的改进。广泛的评估产生了三个关键见解：（1）自主智能体在平均成功率方面可以定性地超过人工设计的基线26.5％；（2）具有环境反馈的智能体工作流程有效地加强了策略开发，并大大缩小了开源模型和专有模型之间的性能差距；（3）智能体表现出自纠正病态工程案例的能力，通过迭代的模拟在环调试，成功地从接近完全失败的任务性能中恢复。最终，这项工作为自我进化的具身智能奠定了基础，加速了具身人工智能领域从劳动密集型手动调整到可扩展的自主工程的范式转变。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决具身智能策略开发中人工干预过多、效率低下的问题。现有方法依赖人工进行奖励函数设计、超参数调整等，耗时耗力，且难以扩展到复杂任务和异构机器人平台。这些人工设计的策略往往难以达到最优，且缺乏通用性。
核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大代码生成和推理能力，构建自主智能体，使其能够自动完成具身智能策略的设计、调试和优化。通过将环境反馈纳入闭环工作流程，智能体可以迭代地改进策略，从而减少人工干预，提高效率和性能。
技术框架：EmboCoach-Bench 包含以下主要模块：1) 任务定义：提供 32 个专家设计的强化学习和模仿学习任务，涵盖不同的机器人和环境。2) 智能体：基于 LLM 构建，负责生成、调试和优化具身策略的代码。3) 环境模拟器：提供高保真模拟环境，用于评估策略性能并提供反馈。4) 闭环工作流程：智能体根据任务定义生成初始策略，在模拟环境中运行并获得反馈，然后根据反馈迭代地改进策略，直到达到目标性能。
关键创新：该论文的关键创新在于将 LLM 智能体引入具身智能策略开发流程，实现了自主工程。与传统方法相比，该方法无需人工设计奖励函数和调整超参数，而是通过智能体的自主学习和迭代优化来实现。此外，该方法还引入了闭环反馈机制，使智能体能够根据环境反馈不断改进策略，从而提高性能和鲁棒性。
关键设计：EmboCoach-Bench 将可执行代码作为通用接口，允许智能体使用各种编程语言和框架来设计策略。智能体可以使用物理信息来设计奖励函数，并采用扩散策略等先进的策略架构。在闭环工作流程中，智能体可以使用各种调试工具和技术来诊断和修复策略中的错误。论文中没有明确给出关键参数设置和损失函数等细节，这部分可能依赖于具体使用的 LLM 和强化学习算法。
📊 实验亮点
实验结果表明，EmboCoach-Bench 上的自主智能体在平均成功率方面超越人工设计的基线 26.5%。此外，具有环境反馈的智能体工作流程有效地缩小了开源模型和专有模型之间的性能差距。更重要的是，智能体展现出自纠正能力，能够从接近完全失败的任务中恢复，证明了其在具身智能策略开发中的潜力。
🎯 应用场景
EmboCoach-Bench 的研究成果可应用于各种机器人自动化领域，例如工业机器人、服务机器人和家庭机器人。通过自主设计和优化机器人策略，可以降低开发成本，提高机器人性能，并加速机器人在复杂环境中的部署。未来，该技术有望实现机器人的自我进化，使其能够适应不断变化的环境和任务需求。
📄 摘要（原文）
The field of Embodied AI is witnessing a rapid evolution toward general-purpose robotic systems, fueled by high-fidelity simulation and large-scale data collection. However, this scaling capability remains severely bottlenecked by a reliance on labor-intensive manual oversight from intricate reward shaping to hyperparameter tuning across heterogeneous backends. Inspired by LLMs' success in software automation and science discovery, we introduce \textsc{EmboCoach-Bench}, a benchmark evaluating the capacity of LLM agents to autonomously engineer embodied policies. Spanning 32 expert-curated RL and IL tasks, our framework posits executable code as the universal interface. We move beyond static generation to assess a dynamic closed-loop workflow, where agents leverage environment feedback to iteratively draft, debug, and optimize solutions, spanning improvements from physics-informed reward design to policy architectures such as diffusion policies. Extensive evaluations yield three critical insights: (1) autonomous agents can qualitatively surpass human-engineered baselines by 26.5\% in average success rate; (2) agentic workflow with environment feedback effectively strengthens policy development and substantially narrows the performance gap between open-source and proprietary models; and (3) agents exhibit self-correction capabilities for pathological engineering cases, successfully resurrecting task performance from near-total failures through iterative simulation-in-the-loop debugging. Ultimately, this work establishes a foundation for self-evolving embodied intelligence, accelerating the paradigm shift from labor-intensive manual tuning to scalable, autonomous engineering in embodied AI field.